啤酒中挥发性成分的测定及产地鉴别

采用自动固相微萃取提取啤酒中的挥发性成分,并利用快速气相色谱/质谱联用对其挥发性物质成分进行分析,样品分析时间仅为10min,并且整个分析过程实现了自动化。通过检索NIST谱库鉴定出42种挥发性成分,其中含10种酯类、10种烃类、9种醇类、7种酸类及一些其他类化合物。对不同产地的啤酒进行主成分分析,不同厂家的产品在投影图上得到很好的聚类。通过载荷分析,发现对鉴别厂家贡献最大的是卡必醇以及乙酸、辛酸、癸酸三种有机酸。更多还原     

NE102A CsI(T1) PMT中能重离子探测器望远镜

描述了由１ｍｍ厚面积为２４ｍｍ×２４ｍｍ的快塑料闪烁体ＮＥ１０２Ａ和前表面２４ｍｍ×２４ｍｍ，后表面３７ｍｍ×３７ｎｕｎ，４０ｍｍ厚的ＣｓＩ（Ｔ１）组成的ｐｈｏｓｗｉｃｈ探测器望远镜的结构和性能．实验结果表明，用传统的快慢门ＱＤＣ方法可清楚地分辨Ｚ＝１的同位素ｐ、ｄ、ｔ和鉴别出全部探测到的碎片。     

多品种多批次冲压工序质量控制的研究

单件小批生产方式条件下的工序质量控制问题，一直是生产过程质量控制的难点。如何在现有的统计质量控制方法基础上，结合单件少批生产方式的特点，系统地提出适用于此种生产组织方式的工序技师质量控制方法，是一种有益的尝试。本文以某企业冲压件（多种产品）的工序质量控制为例，对原始数据进行了转换处理，使多品种产品数据得以在统一口径下进行运算、处理。实践证明本文提出的方法符合冲压工序运行的实际，有较强的实用性。     

中药注射剂荧光光谱法的快速鉴别和热稳定性研究

红外光谱指纹图谱技术应用中药注射剂的快速鉴别中，某些试样因难于成膜造成制样困难，为此，直接或仅经水稀释后测定了12种21批次的常用中药注射剂的荧光光谱。结果表明：由于中药注射剂常含荧光性物质，但因不同注射剂所含具体荧光性物质不同，同种注射剂又因厂家的具体配方的差异或制备工艺条件的波动，均会使其特征的荧光激发、发射光谱不同或其强度呈现差异；从而可充分利用荧光分析的高灵敏度，使其作为中药整体红外指纹识别的一种辅助手段，根据注射剂的荧光图谱的差异达到快速鉴别、认定和控制配方、工艺的目的。比较而言，荧光法表现出来的差异更为一目了然，易于判断。此外，荧光光谱法还可用于中药注射液的热稳定性的研究。     

导数在单调性与极值应用中的错解辨析

由于概念的抽象性,对基础知识不全面或对题意理解不准确等而导致在导数单调性与极值应用中出现一些错误现象.正确的东西也往往需要在对正确与错误的鉴别中被接受,因此,采取积极的学习策略,正视错误,剖析错误,澄清错误,更能加深对概念本质的理解.     

京投第一鉴

发行企业债几乎成为国企当下的第一融资手段。作为国内第一只无担保地方企业债券,08京投债凭借天时地利人和,创下票面利率低于同期同品种有担保债券的市场奇迹。     

基于波形叠加极限学习机的近红外光谱药品鉴别

近红外光谱药品鉴别作为识别假冒伪劣药品的一种有效技术手段,已被广泛应用到各大医疗行业和药品监督管理机构,并结合模式识别建模方法在基层药品打假中得到较好的推广。由于传统建模方法很难满足药品鉴别中大规模、多分类、快速建模等问题,因此采用一种基于波形叠加极限学习机(SWELM(CS))分类方法对光谱数据进行鉴别。通过选用极限学习机(ELM)作为光谱药品分类器,使得分类模型具有快速学习能力以及对训练样本不敏感的特点;由于极限学习机的连接权值和隐层神经元阈值是随机生成导致网络稳定性差,因此结合布谷鸟搜索算法优化分类模型参数;采用反双曲线正弦函数与Morlet小波函数叠加的激励函数代替ELM原有的单一激励函数改善了分类模型的收敛速度和稳健性。通过上述改进方法使得SWELM(CS)具有对训练样本不敏感性,布谷鸟参数优化的分类稳定性、波形叠加函数的强收敛性与信号特征提取能力。该方法为核函数提供的信号特征提取及拟合的思想,可推广到其他学习算法中以获取更高的分类准确度及稳定性。该实验选定西安杨森制药厂生产的249个近红外光谱药品样本作为研究的主要对象,重点研究光谱药品的二分类和多分类实验,实验证明SWELM(CS)分类器相比BP神经网络、标准ELM以及粒子群优化ELM等传统分类器算法具有更高的分类准确度、分类稳定性及更小的训练样本敏感性。